1.2.4. Алгоритм Дейкстры

Одним из вариантов решения ЗК является вариант нахождения кратчайшей цепи, содержащей все города. Затем полученная цепь дополняется начальным городом – получается искомый тур.

Можно предложить много процедур решения этой задачи, например, физическое моделирование. На плоской доске рисуется карта местности, в города, лежащие на развилке дорог, вбиваются гвозди, на каждый гвоздь надевается кольцо, дороги укладываются верёвками, которые привязываются к соответствующим кольцам. Чтобы найти кратчайшее расстояние между i и k, нужно взять I в одну руку и k в другую и растянуть. Те верёвки, которые натянутся и не дадут разводить руки шире и образуют кратчайший путь между i и k. Однако математическая процедура, которая промоделирует эту физическую, выглядит очень сложно. Известны алгоритмы попроще. Один из них – алгоритм Дейкстры, предложенный Дейкстрой ещё в 1959г. Этот алгоритм решает общую задачу:

В ориентированной, неориентированной или смешанной (т. е. такой, где часть дорог имеет одностороннее движение) сети найти кратчайший путь между двумя заданными вершинами.

Алгоритм использует три массива из n (= числу вершин сети) чисел каждый. Первый массив a содержит метки с двумя значениями: 0 (вершина ещё не рассмотрена) и 1 (вершина уже рассмотрена); второй массив b содержит расстояния – текущие кратчайшие расстояния от v_i до соответствующей вершины; третий массив c содержит номера вершин – k-й элемент c_k есть номер предпоследней вершины на текущем кратчайшем пути из v_i в v_k. Матрица расстояний D_ik задаёт длины дуг d_ik; если такой дуги нет, то d_ik присваивается большое число Б, равное «машинной бесконечности».

Теперь можно описать:

Алгоритм Дейкстры

1(инициализация).

В цикле от одного до n заполнить нулями массив а; заполнить числом i массив с: перенести i-тую строку матрицы D в массив b;

a[i]:=1; c[i]:=0; {i-номер стартовой вершины}

2(общий шаг).

Найти минимум среди неотмеченных (т. е. тех k, для которых a[k]=0); пусть минимум достигается на индексе j, т. е. b_jb_k; a[j]:=1;

0	23	12	∞	∞	∞	∞	∞
23	0	25	∞	22	∞	∞	35
12	25	0	18	∞	∞	∞	∞
∞	∞	18	0	∞	20	∞	∞
∞	22	∞	∞	0	23	14	∞
∞	∞	∞	20	23	0	24	∞
∞	∞	∞	∞	14	24	0	16
∞	35	∞	∞	∞	∞	16	0
табл. 12

если b_k>b_j+d_jk то (b_k:=b_j+d_jk; c_k:=j) {Условие означает, что путь v_i..v_k длиннее, чем путь v_i..v_j,v_k . Если все a[k] отмечены, то длина пути v_i..v_k равна b[k]. Теперь надо перечислить вершины, входящие в кратчайший путь}

3(выдача ответа).

{Путь v_i..v_k выдаётся в обратном порядке следующей процедурой:}

3.1. z:=c[k];

3.2. Выдать z;

3.3. z:=c[z]; Если z = 0, то конец, иначе перейти к 3.2.

Для выполнения алгоритма нужно n раз просмотреть массив b из n элементов, т. е. алгоритм Дейкстры имеет квадратичную сложность. Проиллюстрируем работу алгоритма Дейкстры численным примером (для большей сложности, считаем, что некоторые города (вершины) i,j не соединены между собой, т. е. D[i,j]=∞). Пусть, например, i=3. Требуется найти кратчайшие пути из вершины 3. Содержимое массивов a,b,c после выполнения первого пункта показано на табл. 12:

	1	2	3	4	5	6	7	8
a	0	0	1	0	0	0	0	0
b	12	25	0	18	∞	∞	∞	∞
c	3	3	0	3	3	3	3	3
табл. 13

Очевидно, содержимое таблицы меняется по мере выполнения общего шага. Это видно из следующей таблицы:

		1	2	3	4	5	6	7	8
min bk=12	a	1	0	1	0	0	0	0	0
	b	12	25	0	18	∞	∞	∞	∞
	c	3	3	0	3	3	3	3	3
min bk=18	a	1	0	1	1	0	0	0	0
	b	12	25	0	18	∞	38	∞	∞
	c	3	3	0	3	3	4	3	3
min bk=25	a	1	1	1	1	0	0	0	0
	b	12	25	0	18	47	38	∞	60
	c	3	3	0	3	2	4	3	2
min bk=38	a	1	1	1	1	0	1	0	0
	b	12	25	0	18	47	38	62	60
	c	3	3	0	3	2	4	6	2
min bk=47	a	1	1	1	1	1	1	0	0
	b	12	25	0	18	47	38	61	60
	c	3	3	0	3	2	4	5	2
min bk=60	a	1	1	1	1	1	1	0	1
	b	12	25	0	18	47	38	61	60
	c	3	3	0	3	2	4	5	2

Таким образом, для решения ЗК нужно n раз применить алгоритм Дейкстры следующим образом.

Возьмём произвольную пару вершин

j,k. Исключим непосредственное ребро C[j,k]. С помощью алгоритма Дейкстры найдём кратчайшее расстояние между городами j..k. Пусть это расстояние включает некоторый город m. Имеем часть тура j,m,k. Теперь для каждой пары соседних городов (в данном примере – для j,m и m,k) удалим соответственное ребро и найдём кратчайшее расстояние. При этом в кратчайшее расстояние не должен входить уже использованный город.

Далее аналогично находим кратчайшее расстояние между парами вершин алгоритмом Дейкстры, до тех пор, пока все вершины не будут задействованы. Соединим последнюю вершину с первой и получим тур. Чаще всего это последнее ребро оказывается очень большим, и тур получается с погрешностью, однако алгоритм Дейкстры можно отнести к приближённым алгоритмам.